Summary
在这里，我们提出了一个协议，采用双模态干扰任务来检查口语-汉语相关句句的在线处理。介绍了两个涉及听觉处理与宫内和外干扰的范例实验。该范例提供了一种处理工作记忆的性质及其对句子处理的影响的方法。
Abstract
工作记忆（WM）在理解复杂句子中起着核心作用。它在口语复杂句子处理中的功能尤为明显，因为口语复杂句子的处理是记忆密集型的。双模态干扰范式已用于研究 WM 系统如何参与复杂的句法处理。本文介绍了两个涉及听觉处理与内或外干扰的范例实验。在第一个实验中，听觉刺激 [口语-汉语相对句 （RC） 句子具有两种句法类型：主题间隔 （SRC） 与对象间隙 （ORC）] 通过句子中视觉呈现的词法决策任务进行干扰，使用三个不同的干扰时点进行操纵。在第二个实验中，通过听觉窗口移动技术呈现的相同听觉刺激，通过视觉呈现的数字记忆任务在句子之外受到干扰，并使用三个数字存储器负载进行操作。通过评估理解RC句子的主要任务如何受到次要任务的影响，我们可以解决有关中国RC处理不对称的争议性问题。与之前研究报告的结果相比，我们的结果显示了不同的RC处理模式。实验1在SRC或ORC中没有明确的RC处理优势;但是，在句子的末端观察到对 ORC 的首选项，在主动词站点找到对 SRC 的首选项。同样，实验2呈现一种动态模式。在无数字负载下，SRC 在 RC 标记区域中显示出处理优势。但是，在较高的数字负载干扰下，ORC 在同一区域中显示出处理优势。这些结果导致中国R处理中不存在明显或内在加工不对称的猜想，通过评估句法处理过程中特定干扰的方法，这些实验证明了未来的研究应用程序，用于探索涉及工作记忆的口语句子的处理指标。
Introduction
工作记忆（WM）在口语句子处理中的作用是不言而喻的：由于语音的瞬态性，听众必须在记忆中保留组件声学形式，直到它们被处理。在处理语法复杂的句子时，这一方面变得更加重要。将句法关系分配给复杂句子中的单词涉及对内存中保留的短时间项执行计算操作，从而导致更高的内存需求。然而，WM系统如何参与口语句子处理是有争议的。
这场争论涉及两大分歧：一些研究人员认为，存在一个用于所有口头任务1、2的WM系统——换句话说，句法处理依赖于更多公司使用的相同内存资源。一般认知过程。这是单一资源模型。其他人则声称，根据句子的句法结构确定句子的含义涉及一个专门的WM系统，该系统独立于用于其他口头任务3，4。因此，句法处理是模块化的。这是单独的句子解释资源模型。
在心理语言研究中，双模态干扰范式被用来研究两个相互竞争的叙述。基于WM存储容量有限5，6的假设，范例通过使主要任务与辅助干预任务复杂化来解决问题。由于主要任务与辅助干预任务争夺有限的资源，难度增加，主要任务显示反应时间更长。在这种情况下，当参与者被赋予需要同时完成这两项任务的任务时，双模式干扰方法可以评估 WM 的处理负载和参与程度。
包含RC成分的句子由于其众所周知的复杂句法结构而造成更多的理解困难，被广泛用于研究WM系统如何参与处理复杂句子。然而，尽管处理复杂句子对与语音处理相关的 WM 资源提出了更高的要求，但 WM 是否被认为会导致具有头首 RC 的语言的句法移动成本，这一点不太清楚结构（如英语）反映了具有头最终 R（如中文）的语言的句法复杂性。通过使用双模态干扰范式，目前的研究揭示了这个问题。
处理两个RC结构（主题差距和对象间隔相对条款（SRC与ORC）方面的困难一直是广泛辩论的主题。这些争议主要在不同类型语言中观察到。在头首语言（如英语）中，相对子句遵循其修改的头名词，一般发现以下示例 1（a） 中的 SR 与示例 1（b） 中的 ORC 更容易处理。
如示例 （1）所示，在英语中，SMC 和 ORC 之间的间隙表面位置差异很小。这个间隙被索引为e1，头名词"演员"（称为填充物）后的空白位置，由其从RC中取出。然而，在RC领域差距的语法结构和功能方面，SRC和ORC有很大的不同。记忆成本是填充物与间隙之间结构依赖性的整合和解决的一个合适的目标，已被广泛用于深入了解WM在语言处理和理解中的作用。
例如，理解和处理这些后字号 RC 需要索引头名词"参与者"作为功能主体或动词"批评"的对象在 SRC 和 ORC 中，然后将头名词存储在 WM 中，以便以后可以分配给主句中动词"承认"的语法主题。
与一致发现与头-初始语言，理解SRC比理解ORCs更容易，混合的结果报告关于RC处理不对称的中文，这是一个头最终的语言，其中一个相对子句位于头名词之前。一些人观察到了SRC处理优势，而另一些则报告了相反的模式（即ORC处理优势）。后一种研究路线还提出，RC处理不对称可以通过WM来调节，正如从自定进度阅读性能7、8、9的研究中获得的结果所暗示的。
如上所述，关于 WM 在（复杂）句法处理中的作用，有两种相互竞争的模式。一是"语法处理是模块化的"，二是"语法处理是一般性的"。在理解难度方面存在众所周知差异的复杂句子，即英语中的 SMC 与 ORC，常用于双模式干扰 （DMI） 任务中，以检查与模块化问题有关的这两个断言，因为WM 的参与声称与处理不对称并行。因此，通过干扰任务诱导并发内存负载可以演示 WM 对句法处理的影响。其基本原理是，无论存在单个口头 WM 系统还是单独的模块化句法系统，由于 WM 资源限制，使系统具有干扰任务会使句法处理效率降低。与处理语法更简单的句子（SRC，英文）相比，处理语法上更复杂的句子（ORC，英语）的方式提供了WM的具体效果的证据，并指明了涉及的 WM。
与英语等头首语言相比，中文 R 表示头部-最终形成，并表现出一种填充间隙的关系。索引的移出元素（间隙）位于与其关联的头名词前面，如 2（a）、SRC 和 2（b）ORC 所示。
处理中文 RC 的争议是，SR 报告不一致地比 ORC 更容易处理，这种差异对语言处理和理解理论提出了挑战。由于相对化器"DE"之前的标称内容必须存储在 WM 中，直到间隙（移动头名词"参与者"被链接和检索）之后，理解此过程仍有助于深入了解 WM 在语言处理中的作用。
在目前的研究中，由于听力在处理过程中具有很强的压缩性，并且与 WM 的功能密切相关，因此对口头 RC 句子处理进行了研究。使用双模态干扰范式是因为干扰是短期听觉记忆中一种公认的遗忘函数。当干扰事件发生10时，存储在内存中的表示形式可能会降级并随后丢失。根据不同方面（在目前情况下：语言内和外数字，见下文）到规范的口语句子，分散干扰器允许我们测量在不同处理阶段和以下情况下集成增量输入的成本不同的干扰条件。
基于处理更多语法复杂的句子比处理简单句子更重化 WM 的位置，可以假设在理解过程中操作干扰类型应对句子处理。言下之意，处理语法上更复杂的句子将需要比例更大或不成比例地增加在线的收听时间，并且在在线句子理解评估中的表现比将更差处理语法上更简单的构造。目前的研究考察了句子处理过程中的干扰可以索引WM参与，并实际上将其价值置于句法模块化问题之外的假设：它提出关于中国RC处理的争议可以WM在语言理解中具有基础性作用，通过对WM的调查加以阐解释。因此，在中国RC处理中使用DMI任务的重要性，为解决目前关于中国RC处理不对称的争论提供了一条途径。
本文介绍了两个使用中分和外干扰的听觉处理的范例实验。这两项实验的目的是探讨WM在不同干扰条件下处理中国RC的程度。
在第一个实验中，视觉上呈现的词法决策任务被用作点内干扰。作为次要干扰任务，在目标相对子句的听觉表示过程中，在三个点上引入了单词/非词词词决定任务（LDT），从而可以在这些点测量处理难度。本实验中的主要问题是相对子句 （RC） 中的间隙如何与矩阵子句 （MC） 中的填充物相关联，以及它是否影响后续 MC 的处理。因此，要测量的三个探测点在 MC 区域之后设置。示例 3 所示，从 （2） 复制的三个探测点中，有箭头指示并与相应的句法串联对齐，其中 3（a） 显示 SRC，3（b） 显示 ORC。
图 1显示了 LDT 在三个探测点中的任何一个干扰连续听觉 RC 演示的过程。时序设计遵循了LDT任务在以前的中文处理研究11中的传统协议。例如，每个可视 LDT 试验都以一个交叉符号"+"开头，指示监视器中心 500 ms 的固定点，然后是可视 LDT 刺激，该刺激显示在屏幕上 3，000 ms，并在被主体制作后立即消失词汇决定。一个典型的主题在30-35分钟内完成实验1，包括练习单元。
图1：具有词法决策任务的内干扰过程。
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三个探测站点以及 LDT 任务：
1. 位置 1 （P1）： 后 SMC区域
要测量的第一个位置 （P1） 紧接在 RC 边界之后区域的 MC 主体之后。此站点预计会产生处理负载。首先，在这一点（SMC）之前，RC域中的主题间隙和对象间隙构造分别形成对比动词对象（VO）和主题动词（SV）结构。另一种是，要将 RC 区域中的成分与 MC 中的头名词集成，听众必须确定间隙的语法作用，并将其与即将推出的填充头名词联系起来
2. 位置 2 （P2）： 后 VMC区域
要测量的第二个位置 （P2） 紧接在矩阵子句 （VMC） 中的动词之后。此站点还假定用于诱导处理负载。集成口头信息需要侦听器检索句子中的名词参数，并从前面的 RC 域或 RC 修改的头名词中标识矩阵动词的代理。
3. 位置 3 （P3）： 后记区域
要测量的第三个位置 （P3） 紧接在句子的结尾。先前关于处理的研究提出，有一个句子结尾的总结效应，即一种现象，即非句法信息（如话语和语义水平）在句子末尾被考虑，以激活和完成理解12 ， 13.因此，处理负荷应增加接近句子的结尾，由于需要集成这个非语法信息14，15。假定位置 3 显示处理负载的退化，因为此站点周围已尝试解析句子。
在第二个实验中，采用了听觉移动窗口（AMW）任务。AMW技术被认为能够捕获在线语言处理期间的资源分配模式，并被广泛用于试图区分两种相互竞争的WM方法16，17。假定在处理瞬息万变的口语句子的过程中，课外干扰应使听众花费额外的时间。在 AMW 范例下，参与者听到被分割成单词的句子，他们按下键盘上的键开始播放后续片段。因此，按键之间为启动后续分段和控制传入信息流而暂停的持续时间反映了参与者对相关特定语言特征的响应。例如，如果分时干扰对处理不同句法复杂性的句子有一定的影响，则参与者在启动后续句段之前将表现出相应的较长暂停持续时间。这些过程已进行架构化，如图2所示。
图 2：具有数字调用任务的外送干扰过程。
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以下协议显示了研究人员如何使用视觉呈现的词法决策任务作为点内干扰和并发算术干扰负载作为外送干扰来调查 WM 参与和处理中国RC的不对称，并阐述了基本逻辑。
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Protocol
这些实验的管理遵循了所有研究伦理法规。所有受试者在进行实验前都提供了知情的口头和书面同意。所有程序、同意书和实验规程均获台湾国立诚公大学研究伦理委员会批准。
1. 实验1=双模内干扰任务
- 从台南市护理学院和全国台南中学招收97名学生、54名女生和42名男性学生参加实验1。
注：所有参与者都必须以流利的中文母语为母语，视力正常或矫正，且没有自我报告造成的听觉损伤。 - 材料制备
- 为 LDT 选择单词和非单词。包括48个双字（两字符）的汉字，其中24个是单词，24个是非单词。
注：汉字表示音节，通常是一个音节（即最小的有意义的元素）。此处的目标单词是二乙基语复合词。有关 LDT 任务中使用的可视目标单词/非单词的列表，请参阅补充文件。- 从《新尼卡科布斯技术报告18》中选择24个单词，同时确保所有目标词都是中等频率的。在数据库中搜索平均频率百分比约为 0.00030 和排名顺序约为 4，000 的字词。
注： 选择中频单词作为目标单词旨在降低频率效应，从而缩短高频单词的响应时间 （RT），而低频单词的 RT 则更短。 - 使用两个单音节字符创建 24 个非单词，这两个字符具有单独意义，但其组合在语义上是异常的。为了防止潜在的激活，避免具有相同基词的双基字符单词（例如，海阳，意为"海洋"，用中文双基文字表示为
，其中基词成分为
与水相关的字符
和
中共享。 - 手动定位填充句中的 24 个非单词和目标 RC 句子中的 24 个单词。
注： 有必要将带有 R C 和非单词的词与填充词进行搭配，因为在统计分析中只应考虑并包含 24 个带有 R 的单词中的 LDT。
- 从《新尼卡科布斯技术报告18》中选择24个单词，同时确保所有目标词都是中等频率的。在数据库中搜索平均频率百分比约为 0.00030 和排名顺序约为 4，000 的字词。
- 听觉RC和填充句
注： 有关 SRC、ORC 和填充句的示例，请参阅补充文件。- 将听觉刺激分为72个句子，涉及三类句子：24个SRC、24个ORC和24个填充句。
- 将 48 个 RC 句子平均分为两组，以创建不完整的均衡设计，在 2 个（SRC、ORC） = 3 （探测站点） = 2（单词/非字）条件中形成 48 个试验（12 个 SRC、12 ORC 和 24 个填充物）。
- 为 LDT 选择单词和非单词。包括48个双字（两字符）的汉字，其中24个是单词，24个是非单词。
- 设置实验软件
- 使用标准实验软件（即 E-Prime19）根据软件协议对实验进行编程。
- 使用实验软件随机化所有刺激。
- 将软件系统配置为记录以下数据：（1） 响应时间，（2） 参与者在 LDT 中响应的准确性，以及 （3） 基于参与者键盘按下的后句理解。
- 包括有关参与者错误词汇决定或无响应的反馈。在参与者的响应不正确或缺失后，立即在监视器屏幕上显示反馈。当参与者的响应正确时，不会显示任何反馈。
- 提供涉及试验的实践部分和反馈。
- 练习单元后，启动双模态内点 LDT 干扰任务。在实验期间，允许参与者在每24次试验之间休息一次。
- 让每个参与者单独执行任务。首先，在计算机屏幕上以书面形式和实验者口头形式向学员提供说明。让学员坐在电脑前，并配备耳机。
- 指导学员听通过耳机播放的句子，同时在听过程中的某个阶段执行词汇决策任务。
- 要求学员决定屏幕上显示的干扰视觉探头是单词还是非字，并指示他们尽可能快速准确地按单词的响应键"是"或非单词的"否"。
- 告知学员理解问题将在句子之后立即发生。提醒他们认真聆听听觉句子，同时执行 LDT 任务。
，其中基词成分为
与水相关的字符
和
中共享。2. 实验2=双模外干扰任务
- 从国立台北科技大学和国家台南初级护理学院招收61名大学生、40名女性和21名男性，作为实验2的参与者。
注：所有参与者均需以流利的中文母语发言，视力正常或矫正，且无听觉损伤。 - 材料制备
- 听觉RC和填充句
- 将听觉刺激分为三种类型的句子：SRC、ORC 和填充句。将 48 个 RC 句子平均分为两组，以创建一个不完整的均衡设计，其中 96 个总试验（24 个 SRC、24 个 ORC 和 48 个填充物）用于 2 个（句子类型：SRC、ORC） = 3（数字负载）条件。
注： 请参阅补充文件，了解 SRC、ORC 和填充句的目标听觉试用示例。
- 将听觉刺激分为三种类型的句子：SRC、ORC 和填充句。将 48 个 RC 句子平均分为两组，以创建一个不完整的均衡设计，其中 96 个总试验（24 个 SRC、24 个 ORC 和 48 个填充物）用于 2 个（句子类型：SRC、ORC） = 3（数字负载）条件。
- 0/3/5 位
- 共构建 96 个数字项目，由 0/3/5 位组合组成。为所有句子试验均匀分配每个 0、3 或 5 位负载。
- 听觉RC和填充句
- AMW 范式的双模态外送数字干扰任务
- 使用标准实验软件（即 E-Prime19）根据软件协议对实验进行编程。
- 随机将参与者分配给两个刺激集之一，这些刺激集表示句子类型（SRC vs. ORC）和内存负载（无负载、3 位负载、5 位负载）的两个主题内因子的组合。在 AMW 任务之前向学员提供 1，500 毫秒的数字可视化显示。
- 然后，启动 AMW 任务。
注：AMW 任务20是一个自定进度的侦听任务。- 指示学员将上述视觉演示文稿（数字或无数字）保留在内存中。
- 然后，指示参与者听成单词的句子，并通过耳机播放。通过按键盘开始播放后续分段单词，告诉他们尽快调整自己的节奏。
- 指示学员在听完每个试句后回答计算机屏幕上出现的"是/否"理解问题。告知学员，问题前面在计算机屏幕上有一个问号"？"，并且问题与他们在上一句中听到的信息有关。
- 当参与者按"是/否"键回答理解问题时，将播放短的"蜂鸣"声音。蜂鸣声后，按照屏幕上显示的指令，要求学员在听句子之前重复他们看到的数字。
- 让实验者在分数表上记录参与者的数字回忆响应。
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Representative Results
在双模态LDT内和数字外载荷任务中都观察到了干扰效应。考虑到实验1中的三个探针点，LDT内任务的RT结果表现为RC处理的动态模式，作为两种RC类型的函数。如图3所示，ORC 类型在位于矩阵主题 （SMC）之后的位置上和句子 （P3） 的末尾具有处理优势，而 SRC 类型在矩阵谓词 （V MC） 之后的位置具有优势） 后 RC （P2）。句子类型的简单主效应在 P2 和 P3 上显著，表明 SMC 的处理负载较低，矩阵动词 （P2） 处的 LDT 干扰任务较低，而 ORC 在句子 （P3） 结束时的处理负载较低。这些结果与RC研究以头首语言（如英语）报告的一致SRC偏好不同，也不同于以往中国RC研究中报告的相互竞争的SRC和ORC优势。
图3：实验1的结果，显示平均RT（以毫秒）作为句子类型和干扰探测位点的函数。
*在P2和P3下，句子类型的主要效果显著。请点击此处查看此图的较大版本。
实验2中三位数负载条件下的超数字召回任务的RT结果也体现了RC处理的动态模式，作为两种RC类型的函数。SR 和 ORC 在三个外点数字负载干扰条件下没有显著差异。在后DE区域（即实验1检测到的相同区域）周围，实验2在0位负载干扰下复制了矩阵动词位点T5（V2+VMC）的SRC优势。但是，RC 优势倾向于在 3 位和 5 位负载条件下青睐 ORC。这种动态模式在相对化器 DE 区域 （T3） 中观察到，其中 SR 在 0 位负载下显示出处理优势，但当负载干扰增加到 5 位时，出现了反向 ORC 优势。所有这些结果都提供了否定的证据，无论是SRC或ORC处理优势报告以前的中国RC研究。
实验2中对中国RC处理的不同数字负载干扰结果分别如图4、图5和图6所示。
图 4：实验 2 的结果，显示平均 RT（以毫秒）作为 0 位负载下句子类型的函数。请点击此处查看此图的较大版本。
在 0 位负载干扰下，参与者在 RC 的初始处理 （T1） 区域显示了 ORC 的优势，但 SRC 在相对化器 DE （T3） 和矩阵动词 （T5） 区域具有优势。
图 5：实验 2 的结果，显示 3 位负载下句子类型的平均 RT（以毫秒表示）。请点击此处查看此图的较大版本。
在3位负载干扰下，在预DE区域（T1和T2）周围未观察到SRC/ORC差;然而，参与者在相对化器DE（T3）和矩阵动词（T5）区域显示出SRC优势和ORC优势。
图6：实验2的结果，显示平均RT（以毫秒）作为句子类型的函数 5 位负载。请点击此处查看此图的较大版本。
在5位负载干扰下，参与者在矩阵主题（T4）区域中围绕前DE区域（T1和T2）和后DE区域显示出总体ORC优势。
补充表1。请点击此处下载此表。
补充表2。请点击此处下载此表。
补充表3。请点击此处下载此表。
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Discussion
研究表明，在内干扰任务和外干扰任务中使用DMI方法有助于阐明WM在口语句子处理中的作用，并阐明中国RC处理不对称问题。不出所料，通过测量二级任务的干扰对听众在初级句子处理上的表现的影响程度，我们可以推断出中文RC处理的模式，并得出一个可行的解决方案， 解决关于中文SRC/ORC处理优势。
干扰效应表明，无论干扰来源如何，WM在口语句子处理中起着至关重要的作用。在我们的例子中，对于实验1和2，在语义上与句子无关的词法决策任务，而外在干扰是一个非语言的算术任务，涉及增加难度。数字负载调用。这种方法依赖于以下假设：主要和次要任务所涉及的 WM 要么共享一个公共认知资源1、2、21，要么通过单独的系统3、4运行.前一种模型下内存负荷的一般性的证据源于仅仅发现参与者在干扰条件下的句子理解任务中犯了更多的错误或处理/反应时间（RTs）较长，而后一种模式下，记忆负荷在句子处理上的特异性源于以下发现：与处理语法更简单的句子相比，处理语法上更复杂的句子会导致性能不成比例地下降在干扰条件下。也就是说，调查主要判决处理在何种程度上受到干扰的影响，将证明WM系统的一般或特定领域是否涉及这两项任务。
然而，请注意，目前研究的目的，而不是解决模块化问题，更侧重于我们是否可以将WM容量限制的概念应用于诸如中国RC处理不对称等有争议的问题，这些问题是混合的，而且不同与在英语中观察到的一致的 SRC 处理优势相比，取得了结果。在这项研究中，我们假设通过测量WM系统的干扰对初级汉语RC句子处理的影响程度，我们可以检测SRC和ORC的处理配置文件，并确定RC处理不对称性。如果中文中存在任何 RC 处理首选项，则应从参与者在内部或外在 DMI 任务下的表现中观察 SRC 或 ORC 优势。
然而，在中文中却并非如此。我们的结果表明，汉语的RC处理不对称性与英语不同。实验1的结果表现在参与者RC偏好的动态模式，而不是恒定的模式。在矩阵主题区域周围发现了 ORC 优势，而在矩阵谓词区域周围发现了 SRC 优势。一个可能的推论是，鉴于中国RC与英语在类型上的差异，对SRC或ORC没有明确的偏好。
实验1表示一个典型的双模态过程，在句子处理过程中具有心内干扰。尽管这是实时测量口语句子理解过程的简单方法，但在构建测试刺激、在 RC 标记 DE 之后测量三个探测点以及将探测结果与LDT 任务。设计协议时的一个关键步骤是目标 SRC 和 ORC 句子必须与单词配对，填充句只能与非单词搭配。在这种情况下，RC句子的处理时间（RTs）可以仅通过它们对真实文字判断的干扰来测量和比较。另一个需要考虑的关键注意事项是平衡刺激设计。每个 LDT 可视词在任务中只能出现一次，并且每个 RC 刺激只能在一个站点中探测。此外，单词/非字 LDT 和三个探针位点以及两个 RC 句子类型的组合形成了 2⁄3_2_12 条件，但当前研究中仅构建了 48 个试验。虽然在双模式干扰任务中，每个句子只测量一个位点，其优点是减少了干扰，使任务尽可能类似于正常侦听，但它也限制了单个观察点如果实验者打算测量句子理解过程中的所有区域，并取得完全的平衡，则需要设计大量的刺激。因此，仅用48个试验来测量实验1中的三个探测点，仅仅实现了不完全的平衡，这是随后实验2克服局限性的动机。
实验2显示了采用双模态干扰任务的优点：它用途广泛，可以修改和调整，以解决与内存负载和 WM 性质相关的各种问题。此外，在AMW范式下的双模态干扰使得在句子处理过程中测量所有区域成为可能。实验2的结果复制了实验1中关于中国RC处理是动态的发现。在无数字干扰情况下，在初始区域发现了 ORC 优势，而在 RC 标记 DE 和矩阵动词周围发现了 SRC 优势。然而，随着数字干扰的增加（3位和5位载荷），参与者在矩阵主题的DE前区域和后DE区域周围显示出整体ORC优势，表明涉及WM的因素可以改变中国RC处理动力学。这些发现为中文中零RC处理不对称模型提供了有力的负面证据。关于对SRC或ORC没有明确的处理偏好的说法，最近还报道了EPR研究的补充支持。
传统上，RC处理广泛使用的研究方法是基于自定进度的阅读范式分析任务，这被认为是实时测量语言理解过程的最简单方法，并且被认为是由"任务"构成的尽可能类似于正常阅读"23。然而，尽管提供了一个窗口，进入基本上自动解析过程，经典的逐字自定进度的阅读任务，不允许主题回头看，未能反映来回眼动读者使集成和理解在自然阅读过程中。事实上，受试者在返回处理前教材时受到限制，这更接近于自然的听力理解任务。
鉴于听力与语言处理和语言发展密切相关，而且很少开展研究在线听觉句子处理的研究，因此，目前的研究有助于提供这种DMI方法在口语处理中的应用是可行的。
本研究的重大创新是，它应用了对 WM 本质的追求，并断言复杂的语法结构对与语音处理相关的 WM 资源提出了很高的要求，以解决 RC 处理这一长期存在的问题汉语的不对称。这项研究结果表明，在中、外干扰条件下，中国SR和ORC没有显著差异。这些发现与以前关于中文 SRC 或 ORC 优势的混合结果不同，因此产生了一种猜测，即 RC 处理不对称在首字母初始语言（如英语）中始终不存在。这也意味着，SRC 和 ORC 在中文中的复杂性指标可能与英语不同。由于其句法结构的特点，中国R应该以语言特定的方式进行处理。
结合LDT任务和AMW技术的双模干扰范式是一种新方法，可以成功地实现实时测量处理过程的目标，这种测量有助于揭示处理问题复杂性。请注意，在实验 1 和 2 中都存在一个有关学员说明的关键步骤。由于实验1中的词汇决策任务涉及相对较少的记忆负担，但引起更自动的反应，因此必须指示参与者在听句子时要密切注意。相反，在实验 2 中，由于数字调用会导致更多的内存负载，因此必须指示参与者在尽快听句子时确定优先级，以尝试正确记住数字，但仍需要提醒他们避免听得太快，不能抓住句子的意思。使用这种方法，可以减少参与句子和数字调用任务之间的权衡。此外，为防止学员在听句子时感到疲劳，我们建议给他们短暂的喘息;因此，测试时间可能会超过 30 分钟。
本研究中的重大发现突出表明，未来研究有必要探讨 RC 句子复杂性的处理指标，以考虑 WM 参与。双模态干扰任务（尤其是使用 AMW 技术的干扰任务）可用于在进行内干扰或外向干扰时解决此问题。此外，这一程序应具有广泛的兴趣，并高度适用于试图进一步了解WM的性质及其与判决处理的联系的心理语言学家。
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Disclosures
作者没有什么可透露的。
Acknowledgments
这项研究得到了台湾科技部（R.O.C.）对第一作者程图元（Tuyuan Cheng）的资助。作者感谢实验室成员，杨亚辉和陈佩汉，在NTIN，他们协助准备和进行实验。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| E-Prime | Psychology Software Tools | version Professional 2.0 | |
| Headphone | Logitech | ||
| Praat | Praat | 5.3.43 | The online software used to edit the sound files for listening; http://www.fon.hum.uva.nl/praat/ |
| Serial Response Box | Psychology Software Tools | ||
| Standard PC | ASUS K42Jv laptop |
References
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